臺北醫學大學(TMU)及亞太醫學資訊學會(APAMI)於11月19.20兩日共同舉辦「2020 APAMI & TMU創新時代之資訊鏈結教育暨研究聯合國際研討會」，臺北醫學大學獲科技部計畫補助，邀請美國、斯里蘭卡、印尼、日本、中國等國外權威，從臨床、教育、產業及研究四大領域來談談創新智慧照護的發展。臺北醫學大學護理學院周桂如院長表示，借助高科技的協助，能夠從精準醫學走到精準健康。

行動裝置帶動PROs成長

香港大學護理學院院長林佳靜指出，過往普遍認為科技協助照顧相當昂貴，但在新冠肺炎疫情肆虐下，藉由行動裝置協助遠距醫療、照顧發展得相當快速。林佳靜認為，行動裝置促進過往被低估的PROs（病患自述結果，Patient-Reported Outcomes）大量成長，包括生活品質、社會參與、認知功能、照顧滿意度等資料，可讓醫護人員更重視以病患為中心的照顧，不過資料的使用、保存及可近性仍是挑戰。

而林佳靜也指出，數位科技也可用於安寧的舒緩照護(palliative care)，過往舒緩照護被認為高度倚賴人力直接照顧，但數位科技可以協助跨越地理空間障礙（如資源匱乏的偏鄉）、選擇居家安寧減少醫療院所院內的負荷、建立專家跟照顧者之間的連結等。

香港大學護理學院院長林佳靜（攝影／邱彥瑜）

用VR打開照顧想像力

教授輔具、高齡者居住環境等課程的臺北醫學大學高齡健康管理學系助理教授林立峯，近年將VR科技導入教學現場，與廠商共同開發模擬高齡者無障礙居住環境、輔具體驗及視覺感官的老化體驗等動畫，發現學生回饋在互動性、融入性及想像力上有高滿意度。不僅在大學校園中，此套系統也導入個案管理師教育訓練體驗無障礙環境，以及高中「微課程」的高齡體驗，也開啟了解高齡生活的多元感官。

臺北醫學大學高齡健康管理學系助理教授林立峯（攝影／邱彥瑜）

大數據時代下的資料難題

而台灣近年推動「精準醫療」，國內有不少搜集健康數據的計畫。臺北醫學大學數據長許明暉以台灣精準醫療計畫TPMI為例，目前收案20萬人，已發現台灣有不少因基因缺陷導致的CADASIL（遺傳性腦中風中的體顯性腦動脈血管病變合併皮質下腦梗塞及腦白質病變）患者併發失智症，這在全世界的失智症病症中較罕見，但在台灣、韓國卻很常見。不過，許明輝也指出，大數據時代的數據必須注意資料輸入的精確度與後端處理，才能真正有效分析。

臺北醫學大學長期照護碩士學位學程助理教授林恭宏（攝影／邱彥瑜）

而具備職能治療實務經驗的臺北醫學大學長期照護碩士學位學程助理教授林恭宏指出，現有長照管理評估量表長達28頁，面臨時間少、加入主觀判斷、病人情況是否能全盤了解、費用以及評估當下跟現實生活的落差等困境。林恭宏從復能評估實務來談AI的應用，評估方式可分為個案自述、裝置以及專業評估三類：在個案自述的部分，將既有評估題目透過機器學習、人工神經網路篩選，僅留下三分之一的題目，但資訊量仍充足；而在裝置與環境搜集的部分，穿戴式裝置能提供即時、連續性、客觀並且經檢驗的準確資料，加上環境監控能做到遠端監控、預防跌倒等，都能提供更多的資料；而目前他們也與數家醫院合作，拍攝中風患者出院返家後由家屬拍攝的影片，藉由深度學習可輸出多向度分析結果。

林恭宏認為，技術不難，但醫材法規、資訊安全、設備與系統整合等才是實際導入的門檻。